Python: 最もチャーミングなプログラミング言語¶
私の第一言語は R です. 基本的には解析屋であって開発者ではない情報系の人間ですので.
ただ,最近は統計解析にもpythonを利用していこうという流れが(多分は企業などの需要から)出てきています. 特に、解析結果の応用という観点で物を考えていくと、 結局は、何らかのアプリケーションとかサービスに変えたいわけで、 これを R や matlab で行うのは無理があります。
一方で、実の所 python は R や matlab よりも使い易く、 これらの言語でできることは大抵できる上で、アプリケーションの作成も可能になります。python を利用する一番の強みは、それなりに簡単にどのような作業でも python のみで何とかなることではないでしょうか。
このページでは私が興味を持ったモジュールややったことに関してメモをしていこうと考えています.
ライブラリ関係¶
- PyInstaller: freeze 化
- Cython : C との融合による高速化
- Django : データベース中心の Web アプリ開発ツール
- ggplot: 描画作図
- inquirer: 対話的コマンドライン
- Ipython : python 用の対話式シェル
- matplotlib: 可視化用ライブラリ
- Pandas : R ライクなデータ操作
- pip-tool : pip で管理しているライブラリの管理を楽にする
- pyenv: python 用仮想環境
- pylean2 : Deep Learning の python 実装
- pySide : python 用 GUI 作成ライブラリ
- pyslack: slack API ラッパー
- Scikit-learn : 機械学習ライブラリ
- Seaborn
- segEval: セグメンテーションチェック
- Sphinx:ドキュメントビルダ
- StatsModels : 統計モデル
- Trac: プロジェクト管理システム
- watchdog : ファイル監視ライブラリ
- word2vec
- xlsx2csv : xlsx ファイルを CVS に変換